package com.atguigu.bigdata.gmall.realtime.app.dwd;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONAware;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.atguigu.bigdata.gmall.realtime.app.BaseAppV1;
import com.atguigu.bigdata.gmall.realtime.common.Constant;
import com.atguigu.bigdata.gmall.realtime.util.AtguiguUtil;
import com.atguigu.bigdata.gmall.realtime.util.FlinkSinkUtil;
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.flink.util.OutputTag;

import java.util.HashMap;

/**
 * @Author lzc
 * @Date 2022/10/10 08:51
 */
public class Dwd_01_BaseLogApp extends BaseAppV1 {
    
    private final String START = "start";
    private final String DISPLAY = "display";
    private final String ACTION = "action";
    private final String ERR = "err";
    private final String PAGE = "page";
    
    public static void main(String[] args) {
        new Dwd_01_BaseLogApp().init(
            3001,
            2,
            "Dwd_01_BaseLogApp",
            Constant.TOPIC_ODS_LOG
        );
    }
    
    @Override
    protected void handle(StreamExecutionEnvironment env,
                          DataStreamSource<String> stream) {
        // 1. etl
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> etledStream = etl(stream);
        // 2. 纠正新来客户
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> validatedStream = validateNewOrOld(etledStream);
        // 3. 分流: 手工分流的方式, 侧输出流
        HashMap<String, DataStream<JSONObject>> streams = splitStream(validatedStream);
        // 4. 不同的流的数据写出到不同的 topic 中
        write2Kafka(streams);
    }
    
    private void write2Kafka(HashMap<String, DataStream<JSONObject>> streams) {
        streams.get(START).map(JSONAware::toJSONString).addSink(FlinkSinkUtil.getKafkaSink(Constant.TOPIC_DWD_TRAFFIC_START));
        streams.get(ERR).map(JSONAware::toJSONString).addSink(FlinkSinkUtil.getKafkaSink(Constant.TOPIC_DWD_TRAFFIC_ERR));
        streams.get(ACTION).map(JSONAware::toJSONString).addSink(FlinkSinkUtil.getKafkaSink(Constant.TOPIC_DWD_TRAFFIC_ACTION));
        streams.get(DISPLAY).map(JSONAware::toJSONString).addSink(FlinkSinkUtil.getKafkaSink(Constant.TOPIC_DWD_TRAFFIC_DISPLAY));
        streams.get(PAGE).map(JSONAware::toJSONString).addSink(FlinkSinkUtil.getKafkaSink(Constant.TOPIC_DWD_TRAFFIC_PAGE));
    }
    
    private HashMap<String, DataStream<JSONObject>> splitStream(SingleOutputStreamOperator<JSONObject> validatedStream) {
        /*
         5种日志:
            
            测输出流
            
            主流: 启动
            测输出流: 日志 曝光 活动 错误
        
         */
        // 泛型擦除
        OutputTag<JSONObject> displayTag = new OutputTag<JSONObject>("display"){};
        OutputTag<JSONObject> actionTag = new OutputTag<JSONObject>("action"){};
        OutputTag<JSONObject> errTag = new OutputTag<JSONObject>("err"){};
        OutputTag<JSONObject> pageTag = new OutputTag<JSONObject>("page"){};
    
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> startStream = validatedStream
            .process(new ProcessFunction<JSONObject, JSONObject>() {
                @Override
                public void processElement(JSONObject obj,
                                           Context ctx,
                                           Collector<JSONObject> out) throws Exception {
                    
                    // 1. 找到启动日志
                    JSONObject start = obj.getJSONObject("start");
                    if (start != null) {
                        out.collect(obj);
                    }else{
                        JSONObject common = obj.getJSONObject("common");
                        JSONObject page = obj.getJSONObject("page");
    
                        //2. 曝光
                        JSONArray displays = obj.getJSONArray("displays");
                        if (displays != null) {
                            for (int i = 0; i < displays.size(); i++) {
                                JSONObject display = displays.getJSONObject(i);
                                // 把 common 和 ts 也添加到 display 中
                                display.putAll(common);
                                display.putAll(page);
                                display.put("ts", obj.getLong("ts"));
                                ctx.output(displayTag, display);
                            }
                            obj.remove("displays"); // 把数据中的 displays 删除
                        }
                        // 3. action
                        JSONArray actions = obj.getJSONArray("actions");
                        if (actions != null) {
                            for (int i = 0; i < actions.size(); i++) {
                                JSONObject action = actions.getJSONObject(i);
                                // 把 common 和 ts 也添加到 action 中
                                action.putAll(common);
                                action.putAll(page);
                                ctx.output(actionTag, action);
                            }
                            obj.remove("actions"); // 把数据中的 actions 删除
                        }
                        
                        // 4. err
                        JSONObject err = obj.getJSONObject("err");
                        if (err != null) {
                            ctx.output(errTag, obj);
                            obj.remove("err");
                        }
                        // 5. page
                        ctx.output(pageTag, obj);
                    }
    
                }
            });
    
        HashMap<String, DataStream<JSONObject>> streams = new HashMap<>();
        streams.put(START, startStream);
        streams.put(DISPLAY, startStream.getSideOutput(displayTag));
        streams.put(ACTION, startStream.getSideOutput(actionTag));
        streams.put(ERR, startStream.getSideOutput(errTag));
        streams.put(PAGE, startStream.getSideOutput(pageTag));
        
        return streams;
        
    }
    
    private SingleOutputStreamOperator<JSONObject> validateNewOrOld(
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> etledStream) {
        /*
        新老客户的标记是如何生成的?
            前端埋点数据生成.
         */
        
        return etledStream
            .keyBy(obj -> obj.getJSONObject("common").getString("mid"))
            .map(new RichMapFunction<JSONObject, JSONObject>() {
                
                private ValueState<String> firstVisitDateState;
                
                @Override
                public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                    firstVisitDateState = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<String>("firstVisitDate", String.class));
                }
                
                @Override
                public JSONObject map(JSONObject value) throws Exception {
                    
                    String firstVisitDate = firstVisitDateState.value();
                    Long ts = value.getLong("ts");
                    String today = AtguiguUtil.toDate(ts);
                    
                    JSONObject common = value.getJSONObject("common");
                    String isNew = common.getString("is_new");
                    
                    if ("1".equals(isNew)) {
                        if (firstVisitDate == null) {
                            // 是新用户,状态还是 null, 这个用户首日的首次访问.
                            // 把今天的日期存入到状态
                            
                            firstVisitDateState.update(today);
                        } else if (!today.equals(firstVisitDate)) {
                            // 状态不为空, 需要判断今天和首日访问日期是否一样
                            // 如果不一样, 证明今天不是首日访问, 把 1 改成 0
                            common.put("is_new", "0");
                        }
                    } else {
                        // 来的是老用户, 如果状态为 null, 把状态设置为昨天
                        if (firstVisitDate == null) {
                            String yesterday = AtguiguUtil.toDate(ts - 24 * 60 * 60 * 1000);
                            firstVisitDateState.update(yesterday);
                        }
                    }
                    return value;
                }
            });
    }
    
    private SingleOutputStreamOperator<JSONObject> etl(DataStreamSource<String> stream) {
        return stream
            .filter(new FilterFunction<String>() {
                @Override
                public boolean filter(String value) throws Exception {
                    try {
                        JSON.parseObject(value);
                    } catch (Exception e) {
                        System.out.println("日志格式有误, 请检测: " + value);
                        return false;
                    }
                    return true;
                }
            })
            .map(JSON::parseObject);
    }
}
/*



写入 kafka: 至少一次  严格一次
端到端的一致性:
    source: 要能重读
    flink: 要开启 checkpoint
    sink: 事务(两阶段) 或 幂等
当严格一次:
    sink 要两阶段提交
    
    kafka 的 broker 要求事务的开始关闭时间间隔不能超过 15 分钟
    
    flink 开启两阶段提交之后, 生产者会设置一个事务超时时间: 这个时间默认是 1 hour



--------------------------------
数据域
	流量域
		pv uv

		日志数据一般是半结构化, 用流的方式处理

	交易域
		加购
		下单
		取消订单
		支付成功
		退单
		退款
			结构化数据, 用 sql 方式处理
				join
					...

`
	工具域

	交互域

	用户域
		这个三个域一起处理. 动态分流技术
		流的方式处理
----------
1.流量域事务事实表

数据源:
	ods 层: ods_log

目标:
	分流: 不同的日志的分开, 写入到 dwd 层的不同的 topic 种

	日志类别:
		启动日志
		页面日志
		曝光日志
		活动日志
		错误日志

任务:
	1. 数据清洗
	2. 新老客户指标, 进行纠正
	3. 分流
		5 种日志,写到 5 个不同的流中
	4. 每个流写书到不同的 topic 种


----
纠正新老客户:
	根据新老客户生产规则, 我知道: 来的数据如果是新用户是有可能出错的. 如果是来的是老用户, 不用纠正.

	老用户可能被识别为新用户, 需要纠正.

纠正的逻辑:
	定义一个状态: 存储这个用户的首次访问日期
	
	is_new = 1
		今天是否和状态中的的日期相等

		state = null
			不用纠正
			把今天日期的存入到状态中
		state != null

			如果相等: 不用纠正
			如果不等: 把 is_new 置为 0

	is_new = 0
		证明一定是老用户
		state = null
			把状态存储一个前面的日期, 防止后面如果缓存清空识别问题
 */